0032-使用OpenCV对图像作边缘检测(Canny、Sobel、Laplace)

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。 这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。 边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。

OpenCV提供了相关函数来实现各种边缘检测算子，具体的各种边缘检测的算子的算法原理请大家自行百度，下面分别介绍并给出示例代码。

一、Canny边缘检测算子
OpenCV提供了Canny函数来实现Canny边缘检测算子，函数原型如下：
C++: void Canny(InputArray image, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3, bool L2gradient=false )
参数意义如下：
image:输入图像，其类型要求只能是8位的
edges：边缘输出，其类型要求是单通道的8位图像，和输入图像有相同的大小。
threshold1：第一个滞后性阈值。
threshold2：第二个滞后性阈值。
apertureSize